Bir drone'un uçuş esnasında GPS sinyalini kaybetmesi, konumunu belirlemesini ve rotasını takip etmesini zorlaştırabiliyor. Bilim insanları ise bu soruna çözüm bulmak için doğadaki canlıların navigasyon yeteneklerinden faydalanmaktadır. Bal arılarının çevresel işaretleri kullanarak yuvalarına geri dönebilmesinden esinlenen araştırmacılar, GPS bağlantısına gerek duymadan yön bulabilen küçük hava araçları geliştirmek için Bee-Nav adlı bir yöntem üzerinde çalışır.
2026 yılında yayımlanan çalışmada tanıtılan sistem, drone'ların çevrelerini görsel olarak öğrenmesine ve daha sonra bu bilgileri kullanarak başlangıç noktalarına dönmesine dayanır. Büyük ve detaylı haritalar oluşturmak yerine küçük bir yapay sinir ağından faydalanan teknoloji, sınırlı işlem gücüne sahip robotlar için de yeni bir yaklaşım oluşturmaktadır.
Bilim İnsanları Arıların Yön Bulma Becerisinden Yararlandı
Bal arılarının kovanlarından ayrıldıklarında çevrelerindeki ağaçları, bitki örtüsünü ve belirgin yapıları farklı açılardan gözlemleyerek görsel bir hafıza oluşturdukları, böylelikle dijital haritalara gerek duymadan yönlerini bulabildikleri belirtilmektedir. Araştırmacıların bu biyolojik süreçten faydalanarak geliştirdiği sistemlerde, drone kameralarının kaydettiği görsellerin küçük boyutlu yapay sinir ağları aracılığıyla işlendiği kaydedilmektedir.
Navigasyon sürecinde kamera görüntülerine güvenilmediği, jiroskoplar ile ivmeölçerlerin sağladığı hareket verilerinin görsel işaretlerle birleştirilerek hataların en aza düşürüldüğü bilinmektedir. Sensör ölçümlerindeki küçük sapmaların zaman içerisinde birikebildiği, bununla birlikte bilinen görsel nesnelerin bu sapmaları düzelttiği belirtilmektedir. Uzmanlar, klasik uydu sistemlerine bağımlılığı kaldıran bu hafif ve düşük enerji tüketimli yapay zeka modellerinin küçük boyutlu otonom robotların ileride çok daha zorlu ortamlarda görev yapabilmesine olanak tanıdığını vurgulamaktadır.
